こんにちは、
私は実験計画法を初めて使用するのですが、質問に遭遇しました。 そこで私は混合システムを研究しているのですが、次のような制約があります。
0= 20=
45=そして今度は、次のスペースにデザインをさらに拡張したいと思います
0=
15=80=したがって、許容される設計空間は多角形のようなものになります。 JMP でそれを行うにはどうすればよいですか?
やあ@Al_Perr_1988 、
コミュニティへようこそ！
デザインを拡張する最も簡単で便利な方法は、プラットフォームを使用することです。デザインを拡張します。
このプラットフォームを使用すると、既存の DoE に実験的実行を追加し、複製、フォールドオーバー、スペース充填、モデルの複雑さの増加、因子範囲の変更を行うことができます。
特定の例として、手順に従うことができるように、制約を尊重した D 最適混合計画 (主効果と 2 因子交互作用、12 回の実行) を作成しました。
元のデザインは次のスクリプトで作成されます。
DOE(
Custom Design,
{Add Response( Maximize, "Y", ., ., . ), Add Factor( Mixture, 0, 0.25, "A", 0 ),
Add Factor( Mixture, 0.2, 0.3, "B", 0 ),
Add Factor( Mixture, 0.45, 0.8, "C", 0 ), Set Random Seed( 324812 ),
Number of Starts( 30462 ), Add Term( {1, 1} ), Add Term( {2, 1} ),
Add Term( {3, 1} ), Add Term( {1, 1}, {2, 1} ), Add Term( {1, 1}, {3, 1} ),
Add Term( {2, 1}, {3, 1} ), Set Sample Size( 12 ), Simulate Responses( 0 ),
Save X Matrix( 0 ), Make Design}
)
三値プロットで実験空間をチェックすると、制約が尊重されていることがわかります。
1. 設計テーブルから、メニュー「DOE」、「Augment Design」の順に移動します。 因子 A、B、C と応答を指定すると、このパネルが表示され、因子の範囲を新しい因子で変更できます。
2. 「拡張」をクリックし、仮定するモデル (主効果、2 因子交互作用、シェッフェ立方体など) を指定し、実行数を指定するか、デフォルトのままにします (いくつかの拡張計画を試し、デザインを評価するプラットホーム）。
これで、元の実行からの以前の情報を考慮した、新しく定義された実験空間に新しい実行が追加された拡張設計が完成しました。
例としてのスクリプトを次に示します。
dt = Current Data Table();
dt2 = dt << run script( "Original Data Table" );
Current Data Table( dt2 );
DOE(
Augment Design,
X( :A, :B, :C ),
Y( :Y ),
{Group new runs into separate block, Augment Method( Augment ),
Set Random Seed( 1381653403 ), Number of Starts( 67362 ), Add Term( {1, 1} ),
Add Term( {2, 1} ), Add Term( {3, 1} ), Add Term( {1, 1}, {2, 1} ),
Add Term( {1, 1}, {3, 1} ), Add Term( {2, 1}, {3, 1} ), Add Term( {4, 1} ),
Set Sample Size( 20 ), Make Design, Save X Matrix( 0 ), Simulate Responses( 0 ),
Make Table}
);
ご覧のとおり、デザインを拡張するのは非常に簡単です。
ただし、新しい制約によって定義されたこの新しい実験空間に関して、いくつか質問があります。
新しい制約により、以前の実験空間と比較して、非常に小さく未開拓の領域にいることになります。
- これは意図されたものですか? 制約を確認しましたか?
- そもそもモデルは何を想定していたのでしょうか？ 何回実行しますか？ なぜ D 最適設計を選択したのですか?
- 最初の DoE はすでに実現されており、応答は測定されていますか?
- A、B、C の相対量を測定する際に得られる精度はどれくらいですか?
- あなたの回答の再現性について何か考えていますか?
この新しい実験空間における混合因子 B と C の範囲は、有益で堅牢なモデルを構築するには狭すぎるようです。
この DoE のコンテキストに関する詳細情報は、適切な解決策を見つけるためのガイドとして役立ちます。
この最初の回答がお役に立てば幸いです。
こんにちは、ビクターさん
質問の 1 つを見落としていたようですが、想定されていたモデルはシェッフェ 3 次モデルでした。 私は、制約のある混合設計に関する文献の推奨事項に基づいて、D-Optimal 設計を選択しました。 スペースを次のように拡張しました。
0=
15=
70=
そして、私の三元図は次のようになります。
こんにちは、アレックス、
ご回答と詳細をご提供いただき、誠にありがとうございました。
最終的な実験空間 (非常に小さく、最初の実験空間から完全に切り離されているように見え、実験によって収集された最初の情報の恩恵を受けられませんでした) に興味がありましたが、最後の返信で述べた制約があります (より広い範囲で)最初の投稿よりも B と C については、同じ実験スペースと同様のデザインがあります。
最初の実験空間の隅 (A は 0 ～ 7%、B は 20 ～ 25%、C は 70 ～ 80%) で興味深い結果が得られたと想像します。これにより、より低い A、より低い実験領域を調査することになります。 B およびそれ以上の C の割合/比率。
それは理にかなっています。説明、詳細、修正をありがとう！
